粮食主产区政策对农业碳排放的影响

贺 青，张俊飚

（1.湖北第二师范学院 经济与管理学院/乡村振兴研究中心，湖北 武汉 430205；2.华中农业大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430070）

气候变化，全球变暖正成为经济社会发展的重要议题。联合国政府间气候变化委员会（IPCC）预测，在未来100 年左右，全球平均温度将上升大约1.8～4 摄氏度，温室气体排放是造成全球气候变暖的直接原因。农业生产活动过程中所产生的温室气体，已成为全球温室气体的重要组成部分[1]。IPCC 研究发现，农业生产排放的二氧化碳（CO2）、氧化亚氮（N2O）和甲烷（CH4）分别占人类活动所排放的温室气体总量的20%、70%和50%，农业仍然依赖消耗大量资源的方式发展[2]。粮食安全和农业绿色发展是我国乡村振兴的重要任务，二十大报告指出：全方位夯实粮食安全根基，确保中国人的饭碗牢牢端在自己手中。在保障粮食产量增长的同时，如何实现“双碳”目标，达成粮食安全与生态环境的双赢，是当前农业生产亟待回答的问题。

国家统计局公布的数据显示，2022 年我国粮食总产量达到13730.6 亿斤，比2021 年增产73.6 亿斤。从2003 年的8613.0 亿斤到2022 年13730.6 亿斤，全国粮食产量已经实现了“十九年连增”，并且连续8年超过了1.3万亿斤。粮食的丰产为应对多变的国际形势、保障国家粮食安全提供了坚实的基础。粮食主产区省份在粮食生产方面具有资源禀赋的比较优势，并且在地域上具有明显的产业聚集特点[3]。粮食主产区既是中国粮食的主要供应基地，也是中国农业温室气体排放的主要区域[4]。一方面，与非粮食主产区相比较，粮食主产区的农药、化肥、农业机械等生产要素的消耗数量、单位面积的农业碳排放量相对较高，由此带来的环境污染更加严重[5]。另一方面，粮食主产区由于产业聚集效应，能显著提升农业技术创新水平，而农业新技术的应用可能会降低农业碳排放，减少粮食主产区的环境污染[6]。因此，在粮食安全的目标下，主产区的粮食产量连年增长是增加了农业碳排放还是减少了农业碳排放尚无定论。

已有文献对农业碳排放和减排策略问题进行了大量研究，相关文献主要有3 类。一类是关注农业碳排放的影响因素。有学者采用LMDI 模型分解了中国农业碳排放的影响因素[7]，指出农业碳排放主要受到经济发展、生产效率、产业结构、劳动力等因素的影响，其中农业经济发展为农业碳排放的促进因素，生产效率、产业结构和劳动力为农业碳排放的抑制因素。此外，农业技术[8-9]、农户低碳生产意愿[10]、产业聚集[11]、农产品贸易[12]、农地经营规模[13-14]、农村劳动力转移[15]等也是农业碳排放减少的重要原因。二类是关于碳排放减排措施。有关CO2减排措施方面，研究指出通过植树造林、林业保护能增加碳汇[16]；通过改善土壤质量、保护耕地能提高碳的吸附潜力[17]，运用现代生物技术可以捕捉和储存CO2[18]。有关非CO2减排措施方面，研究指出通过测土配方技术、农田综合管理等现代农业技术能够减少农药化肥等化学品的投入[19-20]，通过规模化、标准化养殖技术能够减少牲畜养殖造成的碳排放[21]；农业生产补贴、市场监管、碳市场交易等方式也能有效降低农业碳排放[22]。三类是评价粮食主产区政策效应。罗斯炫等发现主产区政策显著增加了粮食产量，并降低了农业面源污染[23]。李红莉等认为主产区的设立，在粮食增产的同时提高了农户的经营性收入[24]。田云等对主产区的公平性进行了考察，指出我国种植业呈高碳排放和低收益的特征，需要加大低碳技术的推广[25]。

上述文献侧重研究农业碳排放影响因素和减排机制，也有关注粮食主产区政策与粮食安全的关系，较少有文献考察了粮食主产区政策对农业碳排放的影响。仅有的研究虽然验证了粮食主产区政策能带来化肥面源污染下降，但对面源污染关注范围过窄，不能对农业碳排放进行整体把握。从农业碳排放视角来看，仅仅关注化肥投入是远远不够的，需要考察全农业生产过程中的碳排放。对于政策实施效果的评价，目前采用田间试验进行评估的较多，而运用计量模型实证分析政策效应的较少，缺乏对粮食主产区政策效果的科学评估。

因此，本文运用双重差分模型，从时间维度检验粮食主产区政策实施前后对农业碳排放影响效应的变化，并引入土地经营规模这一重要因素，探析主产区政策对农业碳排放的“减排”机制。

一、模型、变量与数据来源

1.模型构建

为避免一般模型估计的内生性问题，本文运用双重差分（Difference-in-Difference，DID）模型，比较政策颁布前后粮食主产区农业碳排放与非粮食主产区农业碳排放的差异。双重差分模型构建如下：

式（1）中，被解释变量carbonit是省份i在第t年的农业碳排放量；teami反映该省份是否为粮食主产区的虚拟变量，该地区为主产区时数值为1，否则为0；periodt反映关于粮食主产区政策实施时点的虚拟变量，2004 年政策实施之前数值为0，2004 年及之后数值为1；Xit是影响农业碳排放的一些相关的控制变量；ui、λt分别是地区和时间的固定效应；εit代表随机误差项。交互乘积项teami×periodt是本文关注的重点，该乘积项的估计系数β反映粮食主产区政策实施后的影响程度。

在式（1）的基础上，采用事件分析法进一步检验粮食主产区政策效应的平行趋势，并分析该政策随着时间推移其影响效应的动态变化。将式（1）拓展如下：

式（2）与式（1）不同之处是，式（2）中用具体年份的虚拟变量dt替代了政策实施时间点periodt的变量，交互项teami×dt表示粮食主产区或非粮食主产区省份各年份政策是否实施的虚拟变量。βt的估计值可以反映设立粮食主产区第t年，实验处理组与参照基准组之间农业碳排放的区别。如果进一步将政策实施的时间点滞后处理，则乘积项估计系数βt反映粮食主产区政策实施后影响效应的变化情况。

2.变量选取

（1）被解释变量。农业碳排放（carbon，万吨），本文参照李波等[7]、田云等[25]的碳排放因子计算方法，对粮食主产区的农业碳排放和农业碳强度进行测度。按照农地利用、水稻种植、牲畜养殖、能源消耗四方面的碳源进行计算。用各碳源排放系数与碳源排放量的乘积，加总计算出农业碳排放总量，用农业碳排放总量除以农业生产总值得到农业碳强度。

（2）核心解释变量。乘积交互项（teami×periodt），2004 年开始设立粮食主产区，teami表示是否为粮食主产区虚拟变量，periodt表示政策是否开始实施的虚拟变量。如果是取1，否则取0。

（3）控制变量。①农业劳动力（labor），选择从事第一产业的人员数来表示；②农业经济增长（income，元），农业经济增长最直观的表现就是农村居民人均收入的增长，它能客观衡量该区域农村的经济发展水平；③城镇化（urban，%），城镇化水平提高，农业资源的消耗会逐渐减少，会在一定程度上减少农业碳排放。用各省城镇总人口数量除以总人口数量计算出城镇化率；④产业结构(structure，%)，农业产业结构定义为种植业与畜牧业GDP 与农业GDP 的比值，农业GDP 以农牧渔林业GDP来表示；⑤农业机械化（machine，千瓦），采用农业机械总动力衡量农业机械化水平，农业机械化水平是农业现代化进程中对农业碳排放影响较大的一个因素；⑥粮食产量（production，万吨），一年内农业生产者种植收获的全部粮食数量。

3.数据来源

本文把2004 年设立的13 个粮食主产区作为实验处理组，18 个非粮食主产区作为参考组，运用1998-2019年的面板数据，对主产区政策进行一次自然实验分析。研究思路为：利用双重差分法，分析实验处理组和参照组在政策干预前后（1998-2003 年、2004-2019 年）的变化趋势，估计粮食主产区政策对实验处理组农业碳排放的影响效应和作用机制。根据地理位置，把中国粮食主产区划分为三大区域：长江流域（江西、安徽、湖北、湖南、江苏、四川）、松花江流域（吉林、辽宁、黑龙江）和黄河流域（河北、山东、河南、内蒙古），进一步考察粮食主产区政策对三大区域农业碳排放的作用效应。相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国能源统计年鉴》及各省统计年鉴。将所有与货币有关的变量以1998 年为基期进行消胀处理，并取对数以消除异方差所引致的影响，变量描述性统计见表1。

表1 主要变量统计描述结果N=682

二、结果分析

1.基准模型估计结果分析

运用双重差分法对式（1）进行估计，基准模型的回归结果见表2。为了探索粮食主产区政策对农业碳排放的影响，本文先将主产区总体农业碳排放作为被解释变量进行双重差分估计，回归结果见列（1）、（2），从交互乘积项team×period的回归系数可知，估计值系数为负，说明粮食主产区政策对主产区整体农业碳排放有削减效应。

表2 粮食主产区政策对主产区总体及三大流域农业碳排放影响估计结果

根据地理区域划分，粮食主产区被划分为三大区域：长江流域、松花江流域和黄河流域，进一步考察粮食主产区政策对三大区域农业碳排放的影响效应。由列（3）、（5）、（7）可以看出，粮食主产区政策对松花江、黄河、长江三大流域农业碳排放都具有减少效应，且在1%水平上显著。三大流域对农业碳减排的影响效应大小排序为：松花江流域＞黄河流域＞长江流域。在模型中加入控制变量以后，估计结果见列（4）、（6）、（8），交互乘积项回归系数仍然为负，系数的绝对值降低。一般没有纳入控制变量的估计结果会偏高，但粮食主产区政策对农业碳排放的负向作用依然显著。

三大流域的估计结果表明，粮食主产区政策实施后，2004-2019年，松花江流域农业碳排放平均降低了2.6%，黄河流域平均降低了2.4%，长江流域平均降低了3.3%，长江流域的碳减排效应最大。可能的原因是，长江流域包括湖北、江苏等6省，主要为长江经济带省份，政府比较注重农业绿色技术的研发和应用推广，农业生产要素利用率高，能够在生产过程中有效地减少农业碳排放。

上述研究结果表明，粮食主产区政策的实施对主产区总体和三大流域的农业碳排放都有减排效应，即“增产的同时减少碳排放”，主产区总体和三大流域估计结果的一致性也反映了双重差分模型回归结果的稳健性。

2.平行趋势检验

本文采用平行趋势进一步检验双重差分模型估计结果的真实性。平行趋势检验假设：在粮食主产区政策实施之前，处理实验组与控制对照组的农业碳排放随时间的动态演变趋势是一致的；在粮食主产区政策实施之后，处理实验组与控制对照组的农业碳排放随时间的动态变化存在显著差异。根据表2对主产区总体和三大流域的双重差分估计结果，以2004年粮食主产区政策实施的时间节点之前作为基准对照组（1998-2003 年），把政策实施之后的年份（2005-2019 年）作为实验处理组，通过估计交互乘积项的系数，对1998-2003年之间的平行趋势进行验证，图1～图4展示了平行趋势检验结果：

图1 主产区总体农业碳排放平行趋势检验

图2 松花江流域农业碳排放平行趋势检验

图3 黄河流域农业碳排放平行趋势检验

图4 长江流域农业碳排放平行趋势检验

由图1～图4可知，在控制相关影响变量的条件下，在1998-2003 年，即设立粮食主产区之前，实验处理组与基准对照组之间的变化趋势没有明显差异，粮食主产区和非粮食主产区农业碳排放的变化趋势比较相似；在2005-2019年，粮食主产区政策实施以后，主产区和非主产区的动态演变开始呈现显著的差异，即在2004 年政策实施后，实验处理组与基准参照组具有明显的对照性和可比性。上述检验结果表明，本文的双重差分模型符合平行趋势检验的条件，粮食主产区政策的实施对粮食主产区农业碳排放产生了显著的影响。

3.稳健性检验

用单位面积农业碳排放代替农业碳排放总量，在双重差分模型（1）的基础上，分析粮食主产区政策对主产区总体农业碳排放及主产区内三大流域农业碳排放的影响，双重差分估计结果见表3。由表3 可知，2004-2019 年，粮食主产区13 个省份单位面积农业碳排放与非粮食主产区相比减少了9.8%；三大流域中，长江流域的减排效应最大，其次是松花江流域，黄河流域的影响最小。可能是因为长江流域省份主要位于中部地区，经济发展较快，所以单位面积农业碳减排的效应比较明显。单位面积农业碳排放乘积交互项估计值的正负性和显著性与表2 基本一致，表明前面的估计结果比较稳健。

表3 粮食主产区政策对全国及三大流域单位面积农业碳排放影响的估计结果

三、作用机制分析：基于规模经营的考察

粮食主产区政策的实施对农业“碳减排”的效应，本质上是产业聚集的结果，粮食产业集聚产生规模经济效应，从而影响农业碳排放。如果要持续降低粮食主产区农业环境污染，必须更充分地发挥产业聚集的规模经济效应，发展不同形式的适度规模经营，在主产区进行粮食连片集中种植，实现专业化、组织化的生产模式。只有土地经营达到一定的规模，农户才会改变传统的依靠农药化肥等要素提高产量的做法，采用绿色的农业生产方式与环保的种植技术，减少农业生产物资投入，降低农业碳排放。本文从经营规模的视角，在模型（1）的基础上，纳入土地经营规模变量，利用中介效应模型解释粮食主产区政策的作用机制，拓展的模型形式如下：

其中，Scaleit表示土地经营规模变量，用粮食播种面积与农作物面积之比来表示连片集中化种植的趋势。

表4 列（1）的估计结果显示，team×period政策交互乘积项的估计系数显著为正，说明粮食主产区政策明显地扩大了主产区的粮食经营规模，主产区各省为了实现粮食安全目标而增加了粮食的播种面积。表4列（2）的估计结果表明，粮食主产区经营规模的扩大减少了总体的农业碳排放。与基准回归结果相比较，政策交互乘积项的估计系数绝对值从0.050 下降到0.039，验证了规模经营有助于农业碳减排的机制。列（3）、（4）、（5）政策交互乘积项的估计系数绝对值分别从0.033、0.026、0.024变为0.027、0.015、0.018，且长江流域和黄河流域都在1%的水平上显著，松花江流域在10%的水平上显著，说明随着粮食种植经营规模的扩大，长江流域、黄河流域和松花江流域的省份农业碳排放明显减少。与前文基准估计结果相比，当土地经营规模被引入模型中以后，team×period交互乘积项估计系数的绝对值降低了，这反映出粮食主产区政策对三个流域的农业减排效应是通过粮食种植规模的扩大而实现的。进一步比较列（3）、（4）、（5）的结果，可以看出三大流域土地经营规模的系数都显著为负，与粮食主产区总体表现出一致的变化趋势，但是作用效应的大小有一定程度的差异，具体表现为：长江流域＞黄河流域＞松花江流域。

表4 规模经营的影响机制回归分析结果

本文借鉴Gelbach[26]的方法，进一步计算经营规模的扩大对农业碳减排的影响程度，估计系数(β1×φ)与基准估计系数β的比值就是机制作用的大小。具体而言，粮食主产区政策对长江流域的减排效应50.09%可以由经营规模的扩大解释，松花江流域和黄河流域分别为42.5%和59.08%。从“增产减排”的目标来看，至少四五成的减排效应来源于粮食主产区政策引致的粮食经营规模扩大。这说明，主产区粮食种植规模的扩大所产生的规模经济在实现“增产”与“减排”目标上具有统一性，通过粮食种植规模的扩大以增加产量并减少农业碳排放的手段是切实可行的。

四、结论与启示

粮食主产区政策的实施对保障国家粮食安全，促进粮食增产等方面发挥了重要的作用，本文将2004 年粮食主产区政策的实施作为一次自然实验，通过分析主产区政策对农业碳排放的影响效应，回答粮食主产区“增产是否加剧污染”的问题。研究发现：（1）粮食主产区政策对粮食主产区整体及三大流域的农业碳排放具有显著的“减排效应”。即在粮食安全目标下，主产区基本实现了粮食增长与生态环境“双赢”的局面。（2）粮食主产区政策显著降低了主产区整体及三大流域的单位面积农业碳排放，其中对长江流域农业碳排放的削减效应最大。（3）土地经营规模的扩大是粮食主产区政策产生碳减排效应的重要机制，即粮食种植连片集中并规模化生产，是国家为保障粮食安全的一项战略性决策，但同时实现了粮食增产与农业碳减排。

根据研究结论，得到以下启示：（1）发展适度规模经营。在粮食安全战略下，粮食作物种植的连片化、规模化不仅可以实现粮食主产区粮食增产的目标，还可以通过规模效应和创新效应减少农业碳排放。在农村青壮年劳动力向城市转移和农业机械化发展的背景下，发展适度规模经营已是粮食主产区的必然趋势，也是实现粮食安全目标的必由之路。因此，政府应积极完善土地适度规模经营制度，并建立相应的服务配套体系，为发展适度规模经营提供必要保障和便利条件。（2）推广环境友好型农业生产技术。在土地规模经营的基础上，应大力推广资源节约型和环保型农业绿色生产技术，真正做到“藏粮于技”，特别是优良品种、环保型农药、节能技术等的采纳和应用，从而实现主产区粮食增产目标与绿色发展目标的统一。（3）“减排”政策应与各省的农业产业结构和经济发展相匹配。在制定粮食主产区农业低碳发展政策时，应结合各地区的实际情况，综合考量政策的“减排”效应，根据当地的农业经济发展情况，优化调整种植业的产业结构，比如在粮食主产区适当增加相对低碳经济作物的种植面积。